model{
for (j in 1:n) {

Invalid[j]~dnorm(mu.invalid[j],tau.invalid)
mu.invalid[j]<-c[1]+b[1]*Urban[j]+b[2]*Income[j]+b[3]*Candidates[j]+b[4]*Illiterate[j]+b[5]*Young[j]+b[6]*Old[j]+b[7]*TRE[j]+
		b[8]*Evote[j]+b[9]*Competitiveness[j]+
		c[2]*Growth[j]+c[3]*Inflation[j]+
		alpha[Election[j],1]+beta[State[j],1]



Absenteeism[j]~dnorm(mu.absenteeism[j],tau.absenteeism)
mu.absenteeism[j]<-c[4]+b[10]*Urban[j]+b[11]*Income[j]+b[12]*Candidates[j]+
		b[13]*Illiterate[j]+b[14]*Young[j]+b[15]*Old[j]+b[16]*TRE[j]+b[17]*Evote[j]+b[18]*Competitiveness[j]+
		c[5]*Growth[j]+c[6]*Inflation[j]+
		alpha[Election[j],2]+beta[State[j],2]


}


for (j in 1:num.districts) {
for (k in 1:2) {
beta[j,k]~dnorm(mu.beta[j,k],tau.district[k])
mu.beta[j,k]<-0
}
}

for (j in 1:num.elections) {
for (k in 1:2) {
alpha[j,k]~dnorm(mu.alpha[j,k],tau.election[k])
mu.alpha[j,k]<-0
}
}

for (k in 1:2) {
tau.district[k]~dgamma(1,1)
sigma.district[k]<-sqrt(1/tau.district[k])

tau.election[k]~dgamma(1,1)
sigma.election[k]<-sqrt(1/tau.election[k])
}

tau.invalid~dgamma(1,1)
tau.absenteeism~dgamma(1,1)
sigma.invalid<-sqrt(1/tau.invalid)
sigma.absenteeism<-sqrt(1/tau.absenteeism)

b[1:18]~dmnorm(b0[1:18],B[1:18,1:18]) 
c[1:6]~dmnorm(c0[1:6],C[1:6,1:6])

for(k in 1:18) { 
b0[k]<-0
}

for (k in 1:6) { 
c0[k]<-0
}

}